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出版者:化学工业

作者:吕维忠

出品人:

页数:171

译者:

出版时间:2007-10

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787502596354

丛书系列:

图书标签:

• 化工原理
• 实验技术
• 化工实验
• 化学工程
• 高等教育
• 理工科
• 实验指导
• 教学参考
• 专业课程
• 实践操作

《面向工业应用的现代化工过程控制系统设计与优化》 图书简介 （一）本书的定位与核心价值 本书旨在填补当前化工过程控制领域理论知识与实际工业应用之间存在的鸿沟，专注于提供一套系统化、工程化的现代控制理论在化工生产中的应用解决方案。它不再仅仅局限于传统的PID控制回路的调优或基础的热力学过程分析，而是将视角聚焦于当前化工行业智能化、绿色化升级的迫切需求，深入探讨如何利用先进的过程控制（APC）技术、数据驱动模型以及先进的优化策略，实现化工生产过程的本质安全、高能效和高质量运行。 本书强调“设计”与“优化”的并重，即不仅要教会读者如何构建稳定、可靠的控制结构，更要阐明如何通过动态优化，使系统在面对原料波动、设备性能衰退、市场需求变化等复杂工况时，仍能保持最优的经济效益和环境友好性。 （二）主要内容深度剖析 本书结构严谨，分为六大部分，层层递进，确保读者从理论基础到工程实践的完整知识体系构建。 第一部分：现代化工过程的建模与仿真基础（约250字） 本部分作为后续高级控制的基础，首先回顾了化工过程动态特性的数学描述方法，重点超越了简单的集中参数模型。详细阐述了偏微分方程（PDE）模型在反应器、精馏塔等分布式参数系统中的应用，并引入了非线性系统的描述技术，如状态空间模型、传输函数阵列的构建。 核心内容包括：化工过程辨识技术的最新进展，尤其是在“黑箱”与“灰箱”模型结合方面的策略。针对高维、强耦合的化工单元（如催化裂化装置、大型乙烯裂解炉），详细介绍了如何利用系统辨识工具包（如MATLAB System Identification Toolbox或Python的SciPy/Statsmodels库）进行小扰动测试设计、参数估计与模型验证。此外，还涵盖了过程仿真软件（如Aspen Plus Dynamics, gPROMS）在控制系统初步设计与验证中的集成应用，强调仿真环境对控制策略迭代速度的提升作用。 第二部分：高级过程控制（APC）的理论与实现（约400字） 本部分是全书的重点和难点，系统介绍了当前工业界广泛采用的先进控制策略，并着重分析了其在强耦合、时滞系统中的鲁棒性。 2.1 模型预测控制（MPC）： 详细解析了线性MPC（LMPC）和非线性MPC（NMPC）的核心算法。在LMPC部分，重点讲解了滚动时域优化、约束处理（软约束与硬约束的转换）以及模型失配对性能的影响及对策。在NMPC部分，则深入探讨了利用迭代线性化方法（如雅可比线性化）求解实时优化问题的计算效率问题，并对比了多种求解器（如IPOPT, KNITRO）的适用场景。本书特别加入了针对化工过程特有的多变量解耦的工程实践案例，如精馏塔的侧线组分控制。 2.2 鲁棒控制与H-无穷控制（H-infinity）： 鉴于化工设备老化、催化剂失活等导致的系统参数漂移，本节着重阐述了如何通过H-无穷控制设计，确保在模型不确定性范围内控制性能的稳定性。通过详细的矩阵不等式推导和实际的控制器整定实例，指导读者理解如何平衡性能要求与鲁棒裕度。 2.3 智能与混合控制： 介绍了基于模糊逻辑的控制器（Fuzzy Logic Control）如何处理难以精确建模的非线性现象，以及如何将模糊规则与传统的反馈结构进行有效集成。同时，引入了切换系统（Switched Systems）的概念，用于描述具有不同操作阶段（如启动、正常运行、停车）的化工装置。 第三部分：化工过程的性能优化与能效管理（约350字） 控制系统的终极目标是经济效益最大化。本部分专注于在保证操作约束的前提下，实现工艺参数的最优设定。 3.1 实时优化（RTO）： 详细阐述了RTO的架构，包括其与APC层的协同工作关系。重点剖析了如何建立准确的稳态经济模型，并讨论了在线数据清洗、模型修正技术，以应对测量漂移和设备运行偏差。书中提供了一个烯烃生产装置的RTO案例，展示了如何根据实时燃料价格和原料成本动态调整分离单元的能耗基准点。 3.2 过程集成与热力学优化： 结合过程集成原理（如热集成网络 Pinch 分析），探讨了如何将控制目标与能源优化目标统一起来。这包括对换热网络进行动态控制设计，确保在负荷变化时，热集成网络的效率不会显著下降。引入了基于能耗指数（Energy Intensity Index）的控制性能评估体系。 3.3 批次过程的优化控制： 针对制药和精细化工中的批次反应器，本书详细介绍了轨迹优化和追随控制的策略。通过引入批次动力学模型，利用动态规划或直接配点法（Direct Collocation）生成最优的温度、压力和进料速率轨迹，并设计相应的控制系统确保批次跟踪的精度和收率。 第四部分：先进故障诊断与容错控制（约250字） 化工过程的安全是首要前提。本部分侧重于在系统发生故障时，如何快速、准确地识别问题并维持关键生产指标的稳定。 4.1 基于观测器的故障检测： 深入讨论了基于残差信号的故障检测技术，包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）在状态估计与异常检测中的应用。重点介绍了多模型（Multiple Model Adaptive Estimation, MMAE）策略，用于区分传感器故障与执行器故障。 4.2 容错控制（FTC）： 介绍了如何设计在部分执行器失效或传感器冗余失效后仍能维持基本控制目标的控制器。内容涵盖了基于重新构型（Reconfiguration）的控制方法，即在检测到故障后，自动切换至事先设计好的次优控制结构，并更新控制律中的系统参数。 第五部分：数字化转型背景下的数据驱动控制（约150字） 本部分探讨了新兴的工业物联网（IIoT）和大数据技术如何赋能过程控制。 介绍了基于机器学习的软测量技术，如何利用大量的历史操作数据，建立高精度的在线分析模型，替代昂贵或响应缓慢的实验室分析。同时，讨论了深度学习方法（如LSTM网络）在复杂时间序列预测中的潜力，以及如何将这些预测结果集成到传统的APC框架中，形成更具前瞻性的控制策略。 （三）目标读者群体 本书适合于化工、化学工程、过程控制、自动化等相关专业的高年级本科生、研究生，以及在化工、石化、精细化工、制药等行业中从事工艺优化、控制系统设计、自动化工程师和研发人员。通过本书的学习，读者将具备独立设计和实施现代、高效化工过程控制系统的能力。

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这本书的排版和设计简直是灾难，内页的字体大小不一，有时大得像广告标语，有时又小得像蚊子爬过。更别提那些插图了，模糊不清，线条错综复杂，完全看不出那到底是个反应器还是一个厨房用具。我花了大量时间去猜测图示的含义，结果发现很多时候我的猜测是错的。章节之间的逻辑跳转也让人摸不着头脑，前一页还在讲基础理论，下一页就跳到了复杂的工程案例，中间缺失了大量的过渡和解释，让人感觉作者是直接把零散的笔记拼凑起来了。而且，书里的公式推导过程也过于简略，很多关键步骤直接“一笔带过”，我不得不翻阅其他参考资料来补全这些知识点，这极大地影响了我的学习效率。这本书的装帧质量也堪忧，拿到手的时候封面就已经有些微的卷曲，翻了几次后，内页就开始松动，感觉随时可能散架。对于一本严肃的技术参考书来说，这种粗糙的制作水平是完全不可接受的，它给我的阅读体验带来了持续的困扰。

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这本书的理论深度明显不足，更像是面向初级技术员的入门手册，而不是一本“原理”级别的教材。它仅仅停留在对现象的简单描述上，缺乏对内在机理的深入剖析。例如，在讨论相平衡关系时，书中只是罗列了几个经验公式，却完全没有提及这些公式背后的热力学基础，更别提如何利用更高级的统计力学或分子动力学模拟来预测这些行为。对于那些希望理解“为什么”的读者来说，这本书提供的知识是极其肤浅的。很多看似重要的概念，如反应动力学中的活度系数修正、非理想流体的传质阻力等，都被一笔带过，没有给出任何实质性的讨论或实例分析。我感觉作者似乎更倾向于罗列知识点，而不是构建一个完整的知识体系。读完后，我感觉自己掌握了一些零散的术语，但对于如何将这些知识应用于解决实际工程问题，依然感到茫然无措，这与我期望从一本“原理”书籍中获得的深度完全不符。

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这本书的案例分析部分简直是空中楼阁，脱离实际生产环境太远了。它所举的例子多是基于教科书式的理想化模型，忽略了工业生产中常见的腐蚀、结垢、设备老化以及原料波动等复杂因素。例如，书中反复强调的某套流程，其操作条件、物料成本和环保要求都设定得过于完美，以至于我无法将其与我目前接触到的实际工厂数据进行任何有效的对比或验证。更令人气恼的是，书里提供的计算例题，其数据设定本身就存在明显的物理矛盾，比如计算出的流速远超管道的承压极限，但书中却对此视而不见，直接得出一个“成功”的结论。这种不严谨的态度，让我在尝试复现这些计算时感到极度困惑和挫败。一本好的工程书籍，应该提供连接理论与实践的桥梁，而这本书提供的更像是一座用泡沫搭建的、随时可能崩塌的假桥。

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语言风格上，这本书的表达显得异常僵硬和晦涩，充满了过时的术语和冗长的被动语态，使得原本就复杂的概念更难理解。作者似乎更热衷于使用书面化的、缺乏生命力的表达方式，而不是采用清晰、直观的现代科学语言。阅读体验非常枯燥，就像在啃一块没有调味的干面包。我发现自己需要反复阅读同一句话才能捕捉到它试图表达的真正含义。例如，书中描述一个热交换器的效率时，会使用一些七拐八弯的长句，将核心信息埋藏在大量的限定词和修饰语之后。如果能用简洁的图表或流程图来辅助说明，效果一定会好得多。但这本书在这方面做得非常吝啬，几乎所有的信息都依赖于密集的文字堆砌，对于依赖视觉学习的读者来说，这是一个巨大的障碍，严重拖慢了我的阅读节奏。

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作者在引用和参考文献管理方面表现得极其草率，这让我对整本书的学术严谨性产生了深深的怀疑。很多关键的结论和数据缺乏明确的来源标注，即使有标注，也常常是模糊不清的，指向一些年代久远且难以查阅的内部报告或未发表的资料。我尝试追溯几个核心数据的出处，却发现很多链接已失效，或者引用的文献本身就是一本过时的、已经被后续研究推翻的专著。在科学和工程领域，追溯知识的源头是至关重要的，它关乎到我们对理论的信任程度。这本书在这方面做得实在太不负责任了，给读者的感觉是，作者只是将他“认为正确”的东西写了下来，而没有经过严格的同行评议或交叉验证。对于一本技术工具书而言，这种对信息溯源的轻慢，是致命的缺陷。

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